管理大规模数据湖和数据仓库的未来挑战是什么？

大规模数据湖和数据仓库未来面临重大挑战。核心问题包括有效管理快速增长的数据量和大规模多样化的数据类型，确保整个生态系统中强大的数据治理、质量和安全性，以及为不断发展的分析需求（如实时洞察和AI/ML工作负载）提供高性能、可扩展的访问。对于依赖大数据保持敏捷性、洞察可信度和法规遵从性的组织而言，这些挑战至关重要。 主要挑战包括混合基础设施的复杂性，因为组织采用了多样化的存储（云/本地）和处理引擎。在大量不同的数据源上实施一致的数据治理、 lineage 跟踪和访问控制仍然困难。平衡存储成本与快速查询性能的需求，特别是对于复杂分析和实时用例，是一种持续的紧张关系。在这种动态、异构的环境中确保可靠的数据质量也变得更加复杂。 解决这些问题需要架构演进和先进的工具。组织必须实施主动元数据管理，以自动化治理和发现。混合数据管理策略和针对多样化工作负载的高级查询优化至关重要。通过细粒度访问控制和加密增强安全态势是重中之重。最终，在确保用于高级分析和AI的可信、受治理数据的同时实现经济高效的性能，将定义成功。